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帮助 AI 代理扫描代码库中的大模型使用、AI 框架与泄露密钥风险
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"ai-scanner-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请扫描这个代码库，识别其中使用了哪些 LLM 相关功能和 AI 框架，并按文件位置列出结果。
返回代码库中涉及大模型调用和 AI 框架的清单，并标注对应文件或位置。
请扫描该仓库中可能暴露的密钥或敏感凭证，并说明它们出现的位置与风险类型。
输出可疑密钥或凭证的发现结果，包含位置和简要风险说明。
基于扫描结果，汇总代码库中的 LLM 使用、AI 框架分布以及潜在密钥泄露问题，生成一份简短审查摘要。
一份面向开发或安全审查的简短摘要，概括 AI 相关使用情况与风险点。
开发者或研究人员在接手陌生仓库时，可以用它快速识别项目是否接入了 LLM 能力或 AI 框架。这样能更快了解系统结构与 AI 相关依赖。
开发或 DevOps 团队可在发布前扫描代码库，重点检查是否存在暴露的密钥或敏感凭证。它适合用于发现与 AI 开发相关的基础安全风险。
在做内部审计或技术尽调时，团队可以用它定位 LLM 使用痕迹、AI 框架和潜在泄密点。这样能为后续人工审查提供更明确的范围。
它是一个面向 ai-scanner 的 MCP server，可供 AI 代理扫描代码库中的 LLM 使用、AI 框架以及暴露的密钥。核心能力是帮助识别 AI 相关实现和潜在安全风险。
根据给定描述，它可以扫描代码库中的大模型使用情况、AI 框架以及已暴露的密钥。更细的检测范围与规则请见源码仓库。
当前提供的信息没有安装步骤、运行时要求或配置方式。具体接入方法请见源码仓库。
扫描 MCP 配置中的权限、密钥与模型暴露风险，并生成合规 AI-BOM。
扫描代码库中的密钥、依赖、SAST 与 IaC 安全风险，辅助开发与运维快速排查漏洞。
扫描 MCP 服务器配置中的注入、密钥和危险命令风险
集成多种安全扫描引擎，帮助 AI 编码助手全面检测代码与配置风险。
连接 Codescan API，快速查询项目、质量指标与可筛选问题数据
扫描 MCP 服务与 AI 工具的安全风险，并提供评分、徽章及自动防护能力。